次回の更新記事：LLMによる「コード翻訳」を行った時、安全性はどう変…（公開予定日：2025年09月16日）

ニュース

LLMと遺伝的アルゴリズムを使用して、個性によって社会集団の行動がどのように変化していくのかを観察する挑戦的な研究が行われました。

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特定の個人の好みやニーズに最も適したレスポンスや行動を行うLLMを開発する手法、『Personalized Soups（意訳：ぼくだけのためのスープ）』が開発されました。

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「DALL-E 3はどうしてユーザーの意図を正確に汲み取ることができるのか？」に対するOpenAIの論文が発表されました。

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電気回路図などの図表をテキストのみから生み出すLLM駆動のフレームワーク『DiagrammerGPT（ダイアグラマーGPT）』が登場しました。

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GPT-4との対話でタスクプランニングを行うロボットシステムフレームワークが発明されました。

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GPT-4などLLMのコード生成能力にデバッグ機能を追加する『SELF-DEBUGGING（セルフデバッギング）』フレームワークが考案されました。

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LLMがソフトウェアエンジリアリングにおいて現時点で役に立つこと＆課題。Metaなどの研究者らが報告

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OpenAIは、DALL·E 3の論文を通して「画像生成AIの安全性は前進した」ことを報告しています。

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【最新版】社会人が人工知能（AI）を勉強できる大学講座一覧

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【ニューラルポケットCTO】AIの社会実装を進めるための技術的ポイントをズバリ指摘

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【岡田陽介CEO】ABEJAのデジタルトランスフォーメーション〜AIが実現するプロセス革命〜

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ＡＩの実態にたどり着いた今、最先端人材は何を想うか？

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【インタビュー】東大生AIライター小原大智が”DX”で起業。

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【今週の5本】製造業を変えるAI「3Dプリンター」（2020年4月第5週版）

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無症状コロナ保有者を特定する技術を開発中（イスラエル）

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